概念消息处理流程中，如果Consumer的消费速度跟不上Producer的发送速度，MQ中未处理的消息会越来 越多（进的多出的少），这部分消息就被称为堆积消息。消息出现堆积进而会造成消息的消费延迟。 以下场景需要重点关注消息堆积和消费延迟问题：业务系统上下游能力不匹配造成的持续堆积，且无法自行恢复。业务系统对消息的消费实时性要求较高，即使是短暂的堆积造成的消费延迟也无法接受。产生原因分析Consu
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2024-04-05 10:46:32
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01 什么是消息堆积？字面意思：堆积，就是把事物堆积成堆。这里指的就是消息堆积在一起，一直没有被消费或消费的很慢。02 消息存储在哪？消息一般会存在 Broker 服务里面。这里拿我自己搭建的环境，我们来看看（因为我没做好文件映射关系，所以直接进去容器看），一般消息都会放在//store/里面，实体消息放在 commitLog 文件，consumequeue 是存放消息索引的。这个涉及到消息索引和
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2024-04-03 12:36:23
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概述这篇文章的目的主要是为了讲清楚rocketMq消息堆积的概念，我印象中的rocketMq的消息堆积应该分为两层，一层是broker中实际写入消息量和consumeQueue已经消费位移的偏差，另外一层consumer端本身已经拉取消息的堆积，而今天要讲的正是后者。这个问题的起源是当时有个其他公司的同事遇到consumer端不停的gc，然后开始谈论起这个话题，然后我就按照我的理解给他解释了一遍，
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2024-05-15 10:30:28
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文章目录一、背景二、MQ消息堆积三、消息堆积常见于以下几种情况：四、解决上述问题需要做到五、如何解决消息堆积和延迟问题 一、背景消息处理流程中，如果客户端的消费速度跟不上服务端的发送速度，未处理的消息会越来越多，这部分消息就被称为堆积消息。消息出现堆积进而会造成消息消费延迟。以下场景需要重点关注消息堆积和延迟的问题：业务系统上下游能力不匹配造成的持续堆积，且无法自行恢复。业务系统对消息的消费实时
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2024-10-08 14:02:21
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RocketMQ消息堆积问题RocketMQ消息堆积主要分为三个层次的问题：
其一是Producer生产速率过快，什么场景呢，比如Producer故障，比如DOS攻击，比如业务高峰（超过企业预估的，例如12306订票，双十一下单，这些一开始的时候都有超过预期的情况）。其二是Broker消息堆积，比如Broker的性能瓶颈，Broker同步策略导致消息堆积等其三是Consumer本身已经拉取消息的堆
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2023-10-28 14:11:45
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这篇文章，我们聊聊如何应对 RocketMQ 消息堆积。1 基础概念消费者在消费的过程中，消费的速度跟不上服务端的发送速度，未处理的消息会越来越多，消息出现堆积进而会造成消息消费延迟。虽然笔者经常讲：RocketMQ 、Kafka 具备堆积的能力，但是以下场景需要重点关注消息堆积和延迟的问题：业务系统上下游能力不匹配造成的持续堆积，且无法自行恢复。业务系统对消息的消费实时性要求较高，即使是短暂的堆
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2024-06-20 10:05:17
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目录RocketMQ的核心概念说明1. 模型关系1. 主题（Topic）1.1. 主题的内部属性：1.2. 使用建议2. 队列3. 消息3.1. 消息的内部属性4. 生产者5. 消费者组5.1. 内部属性5.2. 使用建议6. 消费者7.订阅关系7.1 .订阅关系判断原则7.2 .内部属性7.3. 使用建议RocketMQ主从复制&负载均衡策略1. 主从复制2. 生产者负载均衡策略3. 消
RocketMQ是一款分布式消息中间件，具有高性能、高可靠性、高规模扩展能力等特点，广泛应用于各种场景。不过，与其他中间件一样，RocketMQ在使用过程中可能会面临消息堆积的问题。要解决这个问题，可以采用以下策略。 调整消费者消费速度在遇到消息堆积时，首先需要判断是否是消费者消费速度过慢导致的问题。可以通过增加消费者线程数量、消费者并行度等方式来优化消费性能。特别对于某些具有复杂处理
引入RocketMQ会有哪些问题？重复消息问题消息生产者产生了重复的消息消息消费者确认失败
当消费失败的时候，mq可能会重新发送消息消息消费者确认超时
超时也会使mq重新发送消息业务系统主动发起重试解决方法：最重要的一点是 幂等性：可以使用自带的messageid做唯一索引，在数据库添加一个唯一索引，从数据库层面会报错，避免消息重复。mysql唯一索引保证表中字段唯一，若存在id则之前
一、消息的幂等RocketMQ可以保证消息不丢失但是无法保证消息不重复。当出现消费者对某条消息重复消费的情况时，重复消费的结果与消费一次的结果是相同的，并且多次消费并未对业务系统产生任何负面影响，那么这个消费过程就是消费幂等的。消费一次和消费多次对系统产生影响相同。 重复的消息可能会影响业务处理，需要做幂等处理。消息重复的场景 1）发送消息时消息重复：生产者向broker发送消息，broker网络
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2024-01-12 10:35:18
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问题现象今天忽然收到RocketMQ预警信息如下： 提醒有部分数据没有消费，产生堆积情况。打开RocketMq-Console-Ng查看如下图形式： 备注：第一反应是Consumer Group内订阅了多个topic？（为什么这么怀疑，下次分析）。通过命令statsAll 作用是查询Topic and Consumer tps stats：sh mqadmin statsAll -n na
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2024-06-28 10:45:48
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其仅可以保证该Topic的每个Queue分区中的消息被顺序消费，不能保证整个Topic中消息的顺序
原创
2022-09-24 00:48:42
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系统架构对比Kafka RocketMQ 数据存储Kafka一个topic后面分为多个partition，每个partition对应一个日志文件跟一个索引文件RocketMQ一个topic可分为多个ConsumeQueue，每个ConsumeQueue存储的是每个消息在commitlog这个文件的地址，但是消息存在于commitlog中数据可靠性RocketMQ支持异步实时刷盘
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2024-03-27 09:59:53
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一、使用RocketMQ如何保证消息不丢失？1 哪些环节会有丢消息的可能？这个是在面试时，关于MQ，面试官最喜欢问的问题。这个问题是所有MQ都需要面对的一个共性问题。大致的解决思路都是一致的，但是针对不同的MQ产品又有不同的解决方案。分析这个问题要从以下几个角度入手： 其中，1，2，4三个场景都是跨网络的，而跨网络就肯定会有丢消息的可能。然后关于3这个环节，通常MQ存盘时都会先写入操作系统的缓存p
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2024-10-05 10:11:41
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消息堆积消息中间件的主要功能是异步解耦，还有个重要功能是挡住前端的数据洪峰，保证后端系统的稳定性，这就要求消息中间件具有一定的消息堆积能力，消息堆积分以下两种情况：(1). 消息堆积在内存 Buffer，一旦超内存 Buffer，可以根据丢弃策略来丢弃消息，如 CORBA Notification规范中描述。适合能容忍丢弃消息的业务，这种情况消息的堆积能力主要在亍内存 Buffer 大小，而且消息
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2024-06-05 08:24:58
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前言：最近搭框架用到了rocketMQ队列，需要实现java代码中实现队列中rocketMQ消息堆积的监控，即在先队列中放入消息时，获取当前队列中未消费消息的堆积量，用来判断是否将当前消息立马放入还是等待一段时间在放入，建立和队列的心跳连接，以避免生产者生产大量消息，而消费者未能及时消费，而引起的消息的大面积堆积。1、rocketMQ部署，创建和使用网上有大量资料，就不在赘述，请自行百度。2、ro
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2024-04-01 11:46:58
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一 机器部署1、机器组成7台机器，均为16G内存 每台服务器均有4个CPU，2核 2、运行环境配置3、刷盘方式每台机器master机器均采用异步刷盘方式 二 性能评测1、评测目的 测试rocketmq是否存在消息堆积场景。 2、评测
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2024-06-17 13:35:46
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这篇文章，我们聊聊如何应对 RocketMQ 消息堆积。1 基础概念消费者在消费的过程中，消费的速度跟不上服务端的发送速度，未处理的消息会越来越多，消息出现堆积进而会造成消息消费延迟。虽然笔者经常讲：RocketMQ 、Kafka 具备堆积的能力，但是以下场景需要重点关注消息堆积和延迟的问题：业务系统上下游能力不匹配造成的持续堆积，且无法自行恢复。业务系统对消息的消费实时性要求较高，即使是短暂的堆
原创
精选
2024-08-23 10:15:57
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特点 1 具有灵活的可扩展性.RocketMQ天然支持集群,其核心四大组件(NameServer,Broker,Producer,Consumer)的每一个都可以在没有单点故障的情况下进行水平扩展 2 具有海量消息堆积能力.RocketMQ采用零拷贝原理实现了超大量消息的堆积能力,据说单机已经支持亿级消息堆积,而且在堆积了这么多消息后保持写入低延迟 3 支持顺序消息.RocketMq可以保持消息消
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2024-07-15 00:30:40
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RocketMQ支持在客户端按照“Message Id”和“Message Key”这两种维度进行消息查询。 文章目录1 按照MessageId查询消息2 按照Message Key查询消息3 相关查询API方法4 UNIQ_KEY 1 按照MessageId查询消息RocketMQ中的MessageId的长度总共有16字节，其中包含了消息存储主机地址（IP地址和端口），消息Commit Log
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2023-10-27 05:05:09
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